Python 通过指定行和列，从另一个数组创建NumPy数组

如何通过指定要包括哪些行和列（分别由

x

和

y

指示），创建一个NumPy数组

B

，它是NumPy数组

a

的子数组

例如：

A = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]])
x = [0, 2]
y = [1, 3, 4]
B = # Do something .....

应给出输出：

>>> B
array([[2, 4, 5], [12, 14, 15]])

---

执行此操作的最佳方法是使用

ix

功能：有关详细信息，请参阅

或者，您可以使用

x

和

y

链接索引操作：

>>> A[x][:,y]
array([[ 2,  4,  5],
       [12, 14, 15]])

第一个

x

用于选择

A

的行。接下来，

[：，y]

选择由

y

的元素指定的子数组的列

---

在这种情况下，链接是对称的：如果愿意，您也可以使用

A[：，y][x]

首先选择列。

这里有一个超级详细的方法来获取您想要的内容：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]])
x = [0, 2]
y = [1,3,4]

a2 = a.tolist()
a3 = [[l for k,l in enumerate(j) if k in y] for i,j in enumerate(a2) if i in x]
b = np.array(a3)

但请按照@ajcr回答：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]])
x = [0, 2]
y = [1,3,4]
a[x][:,y]

您可以使用允许广播整数索引数组的：

>>> A = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]])
>>> x = [0, 2]
>>> y = [1, 3, 4]
>>> A[np.ix_(x, y)]
array([[ 2,  4,  5],
       [12, 14, 15]])

从文档中可以看出，

ix

功能是这样设计的

[…]可以快速构造索引数组，对叉积进行索引

a[np.ix([1,3]，[2,5]）]

返回数组

[[a[1,2]a[1,5]]，[a[3,2]a[3,5]]

---

请注意，这不是一个新数组，而是原始数组的一个视图，使用内存中的相同数据。这实际上是一个新数组-奇特的索引（即使用一个值数组，而不是单个值或切片）触发复制。